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基于Sentinel-2数据的祁连山草地自动提取策略: 收藏
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引用; 《兰州大学学报（自然科学版）》2021年第4期57卷 473-482页; 作者：邢瑾候建西刘勇张寅丹刘立郭根发兰州大学资源环境学院兰州730000 河北长风信息技术有限公司石家庄050000 北卡罗来纳州立大学地理空间分析中心美国罗利276064 中国人民解放军32016部队兰州730000 上海勘测设计研究院有限公司上海200434; 提出一种基于影像重叠区域特征迁移的大区域草地自动提取策略,评估重叠区域样本量对模型性能的影响,集成神经网络分类器和平衡分布自适应模型,仅利用重叠区域信息,自适应平衡因时相差异造成的草地特征变化,迁移拓展完成大区域草地信息...; 提出一种基于影像重叠区域特征迁移的大区域草地自动提取策略,评估重叠区域样本量对模型性能的影响,集成神经网络分类器和平衡分布自适应模型,仅利用重叠区域信息,自适应平衡因时相差异造成的草地特征变化,迁移拓展完成大区域草地信息的精准提取.以Sentinel-2影像为例,开展甘肃祁连山国家级自然保护区西北部草地制图试验,在6景草地分类中,单幅分类总体精度和卡帕系数均大于89.09%和0.75,重叠区域的样本量仅达到10%时分类性能趋于稳定.结果表明该策略在草地制图中的有效性及拓展到大区域影像综合制图中的潜力.; 来源：详细信息评论

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